L u e n t o. Töidenjärjestely. Luennon sisältö. Töidenjärjestelyn perusteet Skedulointimallit Työntekijöiden skedulointi

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "L u e n t o. Töidenjärjestely. Luennon sisältö. Töidenjärjestelyn perusteet Skedulointimallit Työntekijöiden skedulointi"

Transkriptio

1 L u e n t o Töidenjärjestely Luennon sisältö Töidenjärjestelyn perusteet Skedulointimallit Työntekijöiden skedulointi

2 Yrityksen suunnittelussa eri tasoja Strategiset päätökset Luennot 1-9 aika vähenee Karkea tuotannonsuunnittelu aggregate planning Tuotannonsuunnittelu master production scheduling Materiaalitarvesuunnittelu material requirements planning Karkea kapasiteettisuunnittelu Kapasiteettitarvesuunnittelu Luento 14 Luento 15 Töidenjärjestely scheduling Luento 16 TUTA 17 Luento 16 2

3 Töidenjärjestelyn perusteet

4 This image cannot currently be displayed. Aika Kotikuri Rahat Halut Kunto Uho Nälkä Jonot Etäisyys Sää

5 Töidenjärjestelyn idea, tärkeys ja haastavuus Ideana osoittaa kaikille tilauksille/asiakkaille jne. oikeanlaisia resursseja oikeaan aikaan resurssit voivat olla mm. työntekijöitä, koneita, materiaaleja, tiloja päätöksiä siis reitityksestä, järjestyksestä ja ajoituksesta Resurssien järjestäminen on yksi johtajien tavallisimpia tehtäviä skedulointia tehdään toistuvasti, jopa monta kertaa päivän sisällä (esim. lentokentällä suunnitelmat uusiksi kun koneet myöhässä) käytännön linkki suunnitelmien ja toteutuksen välillä! Tasapainottelua rajoitettujen resurssien ja erityyppisten tavoitteiden välilläj maksimoida tuotantomäärät, minimoida kustannukset, pitää kiinni luvatuista toimitusajoista, ylläpitää tasaista laatua TUTA 17 Luento 16 5

6 Töidenjärjestelyä tehdään kaikkialla Valmistettavien tuotteiden skedulointi tuotannon organisointi muutettaessa panoksia tuotoksiksi - esim. missä järjestyksessä työt tehdään tehtaassa tai yhdessä työpisteessä Työntekijöiden työvuorojen skedulointi työvuorojen määrittely sekä tuotannossa että palveluissa? - esim. millaisia vuoroja hoitajat tekevät sairaalassa huomioiden lukumäärä- ja osaamisrajoitteet Projektien skedulointi projektien organisointi aika- ja kustannusrajoitteiden pohjalta - esim. kuka konsulttitoimistossa työskentelee missäkin projektissa? Tilojen skedulointi työtilojen kohdistaminen resurssi ja tilarajoitteet huomioiden - esim. miten korkeakoulussa määritellään kurssien opetusajat (oppilaat/työt, opettajat/resurssit, huoneet/tilat)? Kuljetusten skedulointi toimeksiantojen allokointi - esim. miten korjauspalveluissa asiakaskäynnit ajoitetaan matkat ja käyntien kestot huomioiden? - esim. miten bussien ja raitiovaunujen aikataulut suunnitellaan? TUTA 17 Luento 16 6

7 TUTA

8 Töidenjärjestelyn idea, tärkeys ja haastavuus Ideana osoittaa kaikille tilauksille/asiakkaille jne. oikeanlaisia resursseja oikeaan aikaan resurssit voivat olla mm. työntekijöitä, koneita, materiaaleja, tiloja päätöksiä siis reitityksestä, järjestyksestä ja ajoituksesta Resurssien järjestäminen on yksi johtajien tavallisimpia tehtäviä skedulointia tehdään toistuvasti, jopa monta kertaa päivän sisällä (esim. lentokentällä suunnitelmat uusiksi kun koneet myöhässä) käytännön linkki suunnitelmien ja toteutuksen välillä! Tasapainottelua rajoitettujen resurssien ja erityyppisten tavoitteiden välilläj maksimoida tuotantomäärät, minimoida kustannukset, pitää kiinni luvatuista toimitusajoista, ylläpitää tasaista laatua TUTA 17 Luento 16 8

9 Töidenjärjestelyllä myös strateginen roolij Suora vaikutus kustannuspohjaiseen kilpailukykyyn hyvä skedulointi nostaa tehokkuutta ja laskee kustannuksia - aikatauluł työvirtałkassavirta (läpimenoajat, varastot jne.) esim. lentoyhtiöt säästäneet satoja miljoonia vuodessa tehokkaammalla resurssien käytöllä Suora vaikutus aikaperusteiseen kilpailukykyyn esim. kuljetuspalvelut; noutoja toimitusajankohtien, autojen, lentokoneiden ja henkilöstön jatkuva palapeli TUTA 17 Luento 16 9

10 Töidenjärjestelyn idea, tärkeys ja haastavuus Ideana osoittaa kaikille tilauksille/asiakkaille jne. oikeanlaisia resursseja oikeaan aikaan resurssit voivat olla mm. työntekijöitä, koneita, materiaaleja, tiloja päätöksiä siis reitityksestä, järjestyksestä ja ajoituksesta Resurssien järjestäminen on yksi johtajien tavallisimpia tehtäviä skedulointia tehdään toistuvasti, jopa monta kertaa päivän sisällä (esim. lentokentällä suunnitelmat uusiksi kun koneet myöhässä) käytännön linkki suunnitelmien ja toteutuksen välillä! Tasapainottelua rajoitettujen resurssien ja erityyppisten tavoitteiden välilläj maksimoida tuotantomäärät, minimoida kustannukset, pitää kiinni luvatuista toimitusajoista, ylläpitää tasaista laatua TUTA 17 Luento 16 10

11 Töidenjärjestelyssä monia eri tavoitteita Tehokkuuden maksimointi Korkea asiakaspalvelu Asetusajat Kustannukset Käyttöaste Läpimenoajat Työn seuranta Oikeaaikaisuus Skedulointi Työvoiman hyötykäyttö Varastotasojen minimointi Trade-off tavoitteiden välillä, painotus riippuu monesta asiasta TUTA 17 Luento 16 11

12 Töidenjärjestelyssä monia eri tavoitteita - case NHL:n peliohjelma - Joukkueiden toiveet Television toiveet Pitkät etäisyydet Pelaajien kotielämä 30 joukkuetta ottelua - 6,5 kuukautta TUTA 17 Luento 16 12

13 Hyvä työjärjestys auttaa monessa! Nopeampi palvelu pienemmillä resursseilla Odotusaika Nykyinen järjestelmä Parannettu järjestelmä Varasto (WIP) TUTA 17 Luento 16 13

14 Millainen on hyvä työjärjestys? - case ilmailulaitos - Päätöksenteossa tutut perusmuuttujat lentokoneet ( työt ) kiitotiet ( koneet ) suunnitellut laskeutumisajat ( toimitusajankohdat ) matkustajien lukumäärä koneissa jne. (esim. kustannus ) Useita mahdollisia tavoitefunktioita laskeutumisiin vaadittavan kokonaisajan minimointi myöhästyneiden matkustajien lukumäärän minimointi jne. Tilannekohtaiset muuttujat huomioitava työt : sairaskuljetukset, polttoaine, poliitikot, konetyyppi koneet : säätila, korjaukset henkilöt : tornin kelpuutus TUTA 17 Luento 16 14

15 Skedulointimallit

16 Mallien toteutus lähtee liikkeelle perusasioilla Töiden ja resurssien tiedot välttämättömiä tilaukset / työt (määräajat, materiaalitarpeet) työvaiheet (järjestys, kesto) työntekijät (saatavuus, osaaminen, tehokkuus, kustannus) tuotantolaitteet (ominaisuudet, kapasiteetti, kustannus) tilat (saatavuus, kapasiteetti, käyttö, kustannus) sakot myöhästymisistä Staattiset mallit yleisempiä määrätty määrä töitä, kaikki työt saapuvat yhtä aikaa, kaikki työpisteet vapaita, minimoidaan kokonaistuotantoaikaa Dynaamiset tilanteet normaalia arkea töitä lisätään jatkuvasti, tilaukset muuttuvat jatkuvasti ja epäsäännöllisesti, kapasiteetti vaihtelee ilman etukäteisvaroitusta TUTA 17 Luento 16 16

17 Järjestyksen ja ajoittamisen ero? - sequencing & scheduling - Molemmilla pyritään kehittämään suunnitelma, joka ohjaa töiden vapauttamista tuotantosysteemiin ja koordinoi tarvittavia resursseja SEQUENCING antaa järjestyksen, ei vapautusaikoja - riittävä yksinkertaisissa tilanteissa SCHEDULING antaa yksityiskohtaiset vapautusajat - sopiva, kun monimutkaiset reititykset tekevät yksinkertaisesta työjärjestyksestä epäkäytännöllisen aika A B C A B C aika TUTA 17 Luento 16 17

18 Tuotantotyyppi vaikuttaa töidenjärjestelyyn Verstas moniulotteinen ongelma useita tavoitteita/ratkaisuja Erätuotanto tuotantoerän laatu ja koko (ELS) varaston riitto (run-out time) Kokoonpanolinja tuotantolinjan tasapainottaminen, tasainen tuotantonopeus osien tuotantojärjestys Prosessituotanto ensisijaisesti tuotteenvaihdon ajoitusta kustannukset avaintekijänä TUTA 17 Luento 16 18

19 Verstastuotannon skedulointi hankalinta Tuotannon ominaispiirteistä johtuen moninainen prosessi useita erilaisia tuotteita, tuotantovaiheita, -järjestyksiä, käsittelyja asetusaikoja, tilauskokoja jne. jokainen vaihe pitää skeduloida erikseen koordinaatio luonnollisesti tärkeää Erittäin dynaaminen toimintaympäristö tilauksia saapuu, odottaa ja lähtee jatkuvasti Tuotannossa samanaikaisesti monia tilauksia yritykset joko jäädyttävät skeduloitavan tilauskannan tai työskentelevät jatkuvien prioriteettien kanssa TUTA 17 Luento 16 19

20 esim. A: kesto 2, deadline 3 B: kesto 5, deadline 6 Yleisimmät prioriteettisäännöt järjestys A B järjestys A (2) B (5) järjestys A (3) B (6) FCFS (first come - first served) töiden saapumisjärjestys määrittelee työstöjärjestykseen ei oikeastaan millään mittarilla kauhean hyvä sääntö (sattuma) SPT (shortest processing time) töiden kesto määrittelee työstöjärjestyksen työ, jonka kesto on lyhin aloitetaan ensin jne. minimoi keskimääräisen työstöajan yhden koneen tapauksessa EDD (earliest due date) töiden määräpäivä määrittelee työstöjärjestykseen työ, jonka määräpäivä on lähimpänä aloitetaan ensin jne. minimoi maksimi viivästymisen CR (critical ratio) lasketaan suhdeluku jakamalla jäljellä oleva aika käsittelyajalla ensimmäisenä työ, jolla on vähiten aikaa jäljellä ko.hetkellä käsittelyaikaan verrattuna (= kriittisin ) S/RO (slack per remaining ops) lasketaan suhdeluku jakamalla jäljellä olevan ajan ja käsittelyajan erotus jäljellä olevien operaatioiden määrällä ensimmäisenä kriittisin työ Monia muitakin löytyy staattiset: longest processing time, start date, last come - first served, random order, least set-up... dynaamiset: slack time remaining, least work / fewest operations remaining, S/PT, MOD... järjestys B (1,2) A (1,5) TUTA 17 Luento 16 20

21 Prioriteettisääntö vaikuttaa järjestykseen - first come, first served TUTA 17 Luento 16 21

22 Prioriteettisääntö vaikuttaa järjestykseen - shortest processing time TUTA 17 Luento 16 22

23 Prioriteettisääntö vaikuttaa järjestykseen - earliest due date TUTA 17 Luento 16 23

24 Skeduloinnin suorituskyvyn mittaaminen Tuotanto Varasto Markkinointi Kokonaistuotantoaika (makespan) ensimmäisen työn aloittamisen ja viimeisen työn lopettamisen välinen aika Keskimääräinen työstöaika (average flow time) työstöaikojen summa jaettuna töiden lukumäärällä (sisäinen tehokkuus) Keskimääräinen töiden lukumäärä (WIP & total) työstöaikojen summa jaettuna kokonaistuotantoajalla (varaston likiarvo) lopullisten toimitusaikojen summa jaettuna kokonaistuotantoajalla Keskimääräinen viivästyminen (average tardiness) myöhästymispäivien summa jaettuna töiden lukumäärällä (asiakaspalvelun hyvyys ja ulkoinen tehokkuus) Myöhästyneiden töiden lukumäärä Maksimi myöhästyminen TUTA 17 Luento 16 24

25 Mikään sääntö ei paras kaikilla mittareilla Mittarit T j = kokonaisviivästyminen w j C j = pain. kokonaistyöstöaika w j T j = pain. viivästyminen C max T max U j C j = kokonaistuotantoaika = maksimi viivästyminen = myöhästyneiden lkm. = kokonaistyöstöaika TUTA 17 Luento 16 25

26 Skedulointi esimerkki Neljä työtä (A-D) pitää käsitellä yhdellä koneella. Testaa eri prioriteettisääntöjä (FCFS, SPT, EDD ja CR) ja mittaa sääntöjen tehokkuus keskeisillä suorituskykymittareilla. Työ Käsittely- Määrä- (saapumisjärjestys) aika päivä A 4 13 B 3 6 C 1 4 D 5 7 Sääntö Järjestys Ka. Ka. töiden lukumäärä Viivästymiset / myöhästymiset työstöaika WIP total ka. lukumäärä maksimi FCFS A-B-C-D 8,00 2,46 3,15 2, SPT C-B-A-D 6,50 2,00 2,77 1, EDD C-B-D-A 6,75 2,08 2,46 0, CR D-B-A-C 9,50 2,92 3,15 2, TUTA 17 Luento 16 26

27 Skedulointi esimerkki Tunnuslukujen laskeminen CR prioriteettisäännöllä 1/2 Työ Käsittely- Määrä- CR Työ- (saapumisjärjestys) aika päivä järjestys A ,25 3. B 3 6 2,00 2. C 1 4 4,00 4. D 5 7 1,40 1. Työ Käsittely Työstö- Määrä- Myöhässä Alku Loppu aika päivä vrk. D B A C Ka. 9,50 Ka. 2,75 odottelua 8, käsittelyä 4 2 kpl max. 9 TUTA 17 Luento =7/5

28 Skedulointi esimerkki Tunnuslukujen laskeminen CR prioriteettisäännöllä 2/2 D B (0) (5) (5) (7) (8) I I WIP total = = = = 2,92 3,15 A (8) (12) (13) C (12) (13) 0 13 TUTA 17 Luento 16 28

29 Skedulointi esimerkki Neljä työtä (A-D) pitää käsitellä yhdellä koneella. Testaa eri prioriteettisääntöjä (FCFS, SPT, EDD ja CR) ja mittaa sääntöjen tehokkuus keskeisillä suorituskykymittareilla. Työ Käsittely- Määrä- (saapumisjärjestys) aika päivä A 4 13 B 3 6 C 1 4 D 5 7 Sääntö Järjestys Ka. Ka. töiden lukumäärä Viivästymiset / myöhästymiset työstöaika WIP total ka. lukumäärä maksimi FCFS A-B-C-D 8,00 2,46 3,15 2, SPT C-B-A-D 6,50 2,00 2,77 1, EDD C-B-D-A 6,75 2,08 2,46 0, CR D-B-A-C 9,50 2,92 3,15 2, TUTA 17 Luento 16 29

30 Töidenjärjestely 2-vaiheisessa prosessissa Useimmiten työprosesseissa käytetään enemmän kuin yhtä konetta Johnsonin algoritmi minimoi töiden kokonaistuotantoajan (makespan) kahden koneen tapauksessa 1. lajittele töiden työstöajat kahdella koneella kahteen listaan 2. etsi lyhin aika jommasta kummasta listasta ja poista työ molemmista listoista - mikäli aika on 1. koneen listasta, sijoita työ ensimmäiselle mahdolliselle sijalle työjärjestyksessä - mikäli aika on 2. koneen listasta, sijoita työ viimeiselle mahdolliselle sijalle työjärjestyksessä 3. toista kunnes listat on käyty läpi Työjärjestys ei siis ole 1.koneen SPT-järjestys! TUTA 17 Luento 16 30

31 Johnsonin algoritmi esimerkki Alkutilanne Iterointi lyhin aika 1 (työ B, kone 1); sijoita työ B ensimmäiseksi ja poista Työ Kesto Kesto kone 1 kone 2 A 5 2 B 1 3 C 6 4 Kone 1 Kone 2 1 (B) 2 (A) 5 (A) 3 (B) 6 (C) 4 (C) lyhin aika 2 (työ A, kone 2); sijoita työ A viimeiseksi ja poista Kone 1 Kone 2 5 (A) 2 (A) 6 (C) 4 (C) jäljellä vain työ C; sijoita jäljellä olevaan paikkaan Lopullinen työjärjestys: B-C-A, makespan 14 Kone 1 B Työ C Työ A Kone 2 Työ B Työ C Työ A TUTA 17 Luento 16 31

32 Johnsonin algoritmi esimerkki A-B-C A B C Makespan A B C 16 A-C-B A C B Makespan A C B 18 B-A-C B A C Makespan B A C 16 B-C-A B C A Makespan B C A 14 C-B-A C B A Makespan C B A 15 C-A-B C A B Makespan C A B TUTA 17 Luento 16 32

33 Töidenjärjestelyssä huomioitavia asioita Töidenjärjestelymallien taustalla yleensä paljon oletuksia työt välittömästi käsiteltävissä, prosessointiajat deterministiset ei asetusaikoja, ei koneiden rikkoutumisia, ei peruttuja töitä, töiden keskeyttäminen mahdotonta... Käytännössä tilanne varsin erilainen kaikki työt eivät ole valmiina työstettäväksi kun ongelmaa ratkaistaan, prosessointiajat harvoin deterministisiä... käytössä aina enemmän kuin kaksi konetta, työstöajat riippuvat työjärjestyksestä jne. Ongelmanasettelussa siis aina epävarmuutta isoihin ongelmiin tuskin löydetään optimaalisia vastauksia prioriteetteihin perustuvat järjestelysäännöt toimivat usein hyvin TUTA 17 Luento 16 33

34 Töidenjärjestelyn käytännön ongelmat - case raitiovaunujen aikataulut ja ajonopeus - TUTA 17 Luento 16 34

35 Töidenjärjestelyn käytännön ongelmat - case raitiovaunujen aikataulut ja ajonopeus - TUTA 17 Luento 16 35

36 Pienten ongelmien selvittäminen mahdollista, isojen välillä turhauttavan hankalaa! TUTA 17 Luento 16 36

37 Pienten ongelmien selvittäminen mahdollista, isojen välillä turhauttavan hankalaa! TUTA 17 Luento 16 37

38 Ongelmanratkaisussa hyviäkin puolia Määräpäivät voidaan määritellä selkeästi Töiden jakaminen pienempiin eriin on mahdollista yhdellä koneella saadut SPT tulokset antavat ymmärtää, että lyhyet työt purkavat jonoa nopeammin kuin pitkät työt Johnsonin algoritmin rutiini viittaa siihen, että useamman koneen tapauksessa kannattaa aloittaa ja lopettaa lyhyellä työllä lyhyistä töistä saadaan pieniä siirtoeriä ja niistä voidaan yhdistellä isompia työstöeriä Kapasiteetilla usein joustomahdollisuuksia ylityöt, työntekijöiden kierrättäminen, alihankkijat... Huomio keskittyy pullonkauloihin Useita mahdollisia työjärjestyksiä (riittävän hyviä) TUTA 17 Luento 16 38

39 Töidenjärjestelyä tehdään myös palveluissa Klassinen varastoimattomuuden ongelma kysyntä lisäksi usein varsin epätasaista Varausjärjestelmä vähentää satunnaisuutta järjestelmän yleistä toimivuutta parantaa mm. - muistus varauksen olemassa olosta (soitto, SMS, ...) - taloudellinen rangaistus jos jättää saapumatta (no-show -sakko) - palkitsematta jättäminen jos saapuu paikalle liian aikaisin (eli esim. ei palvella etuajassa olevia) ja sakottaminen jos myöhästyy - varausten aaltomainen allokointi (asiakkaat hieman etuajassa ) Promootiot ja hinnoittelumekanismit helpottavat kysynnän tasoittamisessa helpottaa mm. henkilökunnan skedulointia TUTA 17 Luento vs.

40 Työntekijöiden skedulointi

41 Yksinkertaistettu työntekijöiden skedulointi Ennustettu kysyntä Palvelutaso Työvoimantarve Skedulointirajoitteet Päivittäinen työntekijätarve Yksittäisen työntekijän skedulointirajoitteet Työntekijäkohtainen työaikataulu TUTA 17 Luento 16 41

42 Työntekijöiden skedulointi Ihmiset ainainen OM-ongelma skedulointi helppoa tasaisessa tuotannossa - esim. paperiteollisuus ( vuorolistat vuosiksi eteenpäin ) skedulointi hankalaa kysynnän vaihdellessa - esim. palvelualat (työntekijät erottamaton osa palvelun tuottamista) Tehokkaan skeduloinnin merkityksen näkee katsomalla palkkakustannusten osuutta tavoitteena skeduloida tarpeeksi ihmisiä vastaamaan kysyntään minimikustannuksin (klassinen asiakastyytyväisyys tilanne) - osa-aikaisia käytetään usein juuri heidän joustavuuden vuoksi Inhimillisyys työvuorojen suunnittelussa? vapaapäivien peräkkäisyys työpäivien pituus ja tasaisuus - kahvitauot, osa-aikaisuus, ruuhkatyöntekijät jne. TUTA 17 Luento 16 42

43 Työntekijöiden skedulointi esimerkki Laskettelukeskuksessa järjestetään 4 päivän hiihtokursseja. Kuinka monta laskettelunopettajaa pitäisi vähintään palkata jos kurssienvetäjät tekevät neljän päivän työviikkoa (vetävät kurssin alusta loppuun) ja keskuksen johdon myyntiennusteet pitävät paikkansa (opettajien tarve per päivä taulukon ylimmän rivin kaltainen)? Päivä Maanantai Tiistai Keskiviikko Torstai Perjantai Lauantai Sunnuntai Kokonaistarve Työntekijä 1 X X X X Tarve vielä Työntekijä 2 X X X X Tarve vielä Työntekijä 3 X X X X Tarve vielä Työntekijä 4 X X X X Tarve vielä Työntekijä 5 X X X X Tarve vielä Työntekijä 6 X X X X Tarve vielä Työntekijä 7 X X X X Tarve vielä Työntekijä 8 X X X X Tarve vielä Työntekijä 9 X X X X Tarve vielä Työntekijä 10 X X X X Tarve vielä Työntekijä 11 X X X X Tarve vielä Yhteensä Ylimääräisiä TUTA 17 Luento 16 43

44 Töidenjärjestelyn ihmisläheisyys - case raitiovaunukuljettajien tauot - Hakaniemen taukotilat TUTA 17 Luento 16 44

45 Töidenjärjestelyn ihmisläheisyys - case raitiovaunukuljettajien allokointi - Jätkäsaari - Sörnäinen - Arabia TUTA 17 Luento 16 45

Töidenjärjestely. Töidenjärjestelyä tehdään kaikkialla. Luennon sisältö. Töidenjärjestelyn idea, tärkeys ja haastavuus

Töidenjärjestely. Töidenjärjestelyä tehdään kaikkialla. Luennon sisältö. Töidenjärjestelyn idea, tärkeys ja haastavuus L u e n t o Töidenjärjestelyä tehdään kaikkialla Töidenjärjestely Luennon sisältö Töidenjärjestelyn perusteet Skedulointimallit Työntekijöiden skedulointi Valmistettavien tuotteiden skedulointi tuotannon

Lisätiedot

Töidenjärjestely. Töidenjärjestelyn idea, tärkeys ja haastavuus. Luennon sisältö. Töidenjärjestelyä tehdään kaikkialla

Töidenjärjestely. Töidenjärjestelyn idea, tärkeys ja haastavuus. Luennon sisältö. Töidenjärjestelyä tehdään kaikkialla L u e n t o Töidenjärjestelyn idea, tärkeys ja haastavuus Töidenjärjestely Luennon sisältö Töidenjärjestelyn perusteet Skedulointimallit Työntekijöiden skedulointi Ideana osoittaa kaikille tilauksille/asiakkaille

Lisätiedot

L u e n t o. Töidenjärjestely. Luennon sisältö. Töidenjärjestelyn perusteet Skedulointimallit Työntekijöiden skedulointi

L u e n t o. Töidenjärjestely. Luennon sisältö. Töidenjärjestelyn perusteet Skedulointimallit Työntekijöiden skedulointi L u e n t o Töidenjärjestely Luennon sisältö Töidenjärjestelyn perusteet Skedulointimallit Työntekijöiden skedulointi Yrityksen suunnittelussa eri tasoja Strategiset päätökset Luennot 1-9 aika vähenee

Lisätiedot

Töidenjärjestely. Töidenjärjestelyä tehdään kaikkialla. Luennon sisältö. Miksi töidenjärjestely on tärkeätä? Töidenjärjestelyn idea tiivistettynä

Töidenjärjestely. Töidenjärjestelyä tehdään kaikkialla. Luennon sisältö. Miksi töidenjärjestely on tärkeätä? Töidenjärjestelyn idea tiivistettynä L u e n t o Töidenjärjestelyä tehdään kaikkialla Töidenjärjestely Luennon sisältö Töidenjärjestelyn perusteet Skedulointimallit Työntekijöiden skedulointi Valmistettavien tuotteiden skedulointi tuotannon

Lisätiedot

Tuotannon jatkuva optimointi muutostilanteissa

Tuotannon jatkuva optimointi muutostilanteissa Tuotannon jatkuva optimointi muutostilanteissa 19.4.2012 Henri Tokola Henri Tokola Esityksen pitäjä 2009 Tohtorikoulutettava Aalto-yliopisto koneenrakennustekniikka Tutkimusaihe: Online-optimointi ja tuotannonohjaus

Lisätiedot

Yleistä. Esimerkki. Yhden palvelimen jono. palvelin. saapuvat asiakkaat. poistuvat asiakkaat. odotushuone, jonotuspaikat

Yleistä. Esimerkki. Yhden palvelimen jono. palvelin. saapuvat asiakkaat. poistuvat asiakkaat. odotushuone, jonotuspaikat J. Virtamo 38.3143 Jonoteoria / Jonojärjestelmät 1 JONOJÄRJESTELMÄT Yleistä Jonojärjestelmät muodostavat keskeisen mallinnuksen välineen mm. tietoliikenne- ja tietokonejärjestelmien suorituskyvyn analysoinnissa.

Lisätiedot

Tuotantoprosessin optimaalinen aikataulutus (valmiin työn esittely)

Tuotantoprosessin optimaalinen aikataulutus (valmiin työn esittely) Tuotantoprosessin optimaalinen aikataulutus (valmiin työn esittely) Joona Kaivosoja 01.12.2014 Ohjaaja: DI Ville Mäkelä Valvoja: Prof. Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla

Lisätiedot

Viikko 13 23.3.2015-29.3.2015

Viikko 13 23.3.2015-29.3.2015 Viikko 13 23.3.2015-29.3.2015 Maanantai 23.3. Tiistai 24.3. Keskiviikko 25.3. Torstai 26.3. Perjantai 27.3. Lauantai 28.3. Sunnuntai 29.3. Radio Channels, Luento 08:15 - TS127 Communication signal processing

Lisätiedot

6. Luento: Skedulointi eli Vuoronnus. Tommi Mikkonen, tommi.mikkonen@tut.fi

6. Luento: Skedulointi eli Vuoronnus. Tommi Mikkonen, tommi.mikkonen@tut.fi 6. Luento: Skedulointi eli Vuoronnus Tommi Mikkonen, tommi.mikkonen@tut.fi Agenda Peruskäsitteet Skedulointialgoritmeja Reaaliaikajärjestelmien skedulointi Skeduloituvuuden analysoinnista Yhteenveto Peruskäsitteet

Lisätiedot

Kombinatorinen optimointi

Kombinatorinen optimointi Kombinatorinen optimointi Sallittujen pisteiden lukumäärä on äärellinen Periaatteessa ratkaisu löydetään käymällä läpi kaikki pisteet Käytännössä lukumäärä on niin suuri, että tämä on mahdotonta Usein

Lisätiedot

Optimoinnin sovellukset

Optimoinnin sovellukset Optimoinnin sovellukset Timo Ranta Tutkijatohtori TTY Porin laitos OPTIMI 4.12.2014 Mitä optimointi on? Parhaan ratkaisun systemaattinen etsintä kaikkien mahdollisten ratkaisujen joukosta Tieteellinen

Lisätiedot

Karkea tuotannonsuunnittelu

Karkea tuotannonsuunnittelu L u e n t o Karkea tuotannonsuunnittelu Luennon sisältö Koordinoinnin eri tasot Karkean suunnittelun idea ja ongelmat Karkean suunnittelun strategiat ja käytäntö Mikään ei tapahdu itsestään, ammattilaisetkin

Lisätiedot

Pohjoismaisen JMIhankintaverkoston. kysyntäennusteita hyödyntäen. Eglo-seminaari Helsinki, 30.5.2006 Heli Laurikkala ja Tero Kankkunen

Pohjoismaisen JMIhankintaverkoston. kysyntäennusteita hyödyntäen. Eglo-seminaari Helsinki, 30.5.2006 Heli Laurikkala ja Tero Kankkunen Pohjoismaisen JMIhankintaverkoston kehittäminen kysyntäennusteita hyödyntäen Eglo-seminaari Helsinki, 30.5.2006 Heli Laurikkala ja Tero Kankkunen Sisällys Lähtökohta Osallistujat Tavoitteet Aikataulu Toimenpiteet

Lisätiedot

HARJOITUS- PAKETTI D

HARJOITUS- PAKETTI D Logistiikka A35A00310 Tuotantotalouden perusteet HARJOITUS- PAKETTI D (10 pistettä) TUTA 17 Luento 14 Karkea tuotannonsuunnittelu Case Memorial Hospital 2 pistettä 1/10 2/10 Luento 15 Tuotannonsuunnittelu

Lisätiedot

Karkea tuotannonsuunnittelu

Karkea tuotannonsuunnittelu L u e n t o Karkea tuotannonsuunnittelu Luennon sisältö Koordinoinnin eri tasot Karkean suunnittelun idea ja ongelmat Karkean suunnittelun strategiat ja käytäntö Koordinoinnin eri tasot Mikään ei tapahdu

Lisätiedot

Karkea tuotannonsuunnittelu

Karkea tuotannonsuunnittelu L u e n t o Karkea tuotannonsuunnittelu Luennon sisältö Koordinoinnin eri tasot Karkean suunnittelun idea ja ongelmat Karkean suunnittelun strategiat ja käytäntö Koordinoinnin eri tasot Mikään ei tapahdu

Lisätiedot

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 22.06.2015 10:56 36/2015 (1. jakso) 31.08. - 06.09.2015 Viikkotuntimäärä: 7

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 22.06.2015 10:56 36/2015 (1. jakso) 31.08. - 06.09.2015 Viikkotuntimäärä: 7 36/2015 (1. jakso) 31.08. - 06.09.2015 Viikkotuntimäärä: 7 Maanantai 31.08. Tiistai 01.09. Keskiviikko 02.09. Torstai 03.09. Perjantai 04.09. Lauantai 05.09. Sunnuntai 06.09. 37/2015 (1. jakso) 07. - 13.09.2015

Lisätiedot

materiaalitarvelaskenta

materiaalitarvelaskenta L u e n t o K&R: soveltaen kpl F,16 15 Tuotannonsuunnittelu ja materiaalitarvelaskenta Luennon sisältö Tuotannonsuunnittelu Tuotantosuunnitelma - master production schedule - Ajallinen suunnitelma siitä

Lisätiedot

Laskennallinen älykkyys. Computational Intelligence

Laskennallinen älykkyys. Computational Intelligence Laskennallinen älykkyys Computational Intelligence LASKENNALLISEN ÄLYKKYYDEN TUTKIMUS TUTKIMUSKOHTEITAMME Työvoiman hallinnan optimointi Reitti- ja logistiikkaoptimointi Ammattilaisliigojen sarjaohjelmien

Lisätiedot

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 22.06.2015 10:24 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 23

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 22.06.2015 10:24 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 23 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 23 Maanantai 10.08. Tiistai 11.08. Keskiviikko 12.08. Torstai 13.08. Perjantai 14.08. Lauantai 15.08. Sunnuntai 16.08. Matematiikka YHT2.1. Ma Fyke

Lisätiedot

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 10.06.2015 15:43 36/2015 (1. jakso) 31.08. - 06.09.2015 Viikkotuntimäärä: 7

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 10.06.2015 15:43 36/2015 (1. jakso) 31.08. - 06.09.2015 Viikkotuntimäärä: 7 36/2015 (1. jakso) 31.08. - 06.09.2015 Viikkotuntimäärä: 7 Maanantai 31.08. Tiistai 01.09. Keskiviikko 02.09. Torstai 03.09. Perjantai 04.09. Lauantai 05.09. Sunnuntai 06.09. 09:00 Palmu Riina C TVT2 Yritystoiminnan

Lisätiedot

Skedulointi, kuormituksen tasaus, robotin navigaatio

Skedulointi, kuormituksen tasaus, robotin navigaatio Skedulointi, kuormituksen tasaus, robotin navigaatio Esitelmä algoritmiikan tutkimusseminaarissa 17.2.2003 Kimmo Palin Tietojenkäsittelytieteen laitos Helsingin Yliopisto Skedulointi, kuormituksen tasaus,

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 1 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 1 Ti Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 1 Ti 10.1.2017 Timo Männikkö Luento 1 Algoritmi Algoritmin toteutus Ongelman ratkaiseminen Algoritmin tehokkuus Algoritmin suoritusaika Algoritmin analysointi Algoritmit 1 Kevät 2017

Lisätiedot

Ongelma(t): Jotta tietokone olisi mahdollisimman yleiskäyttöinen ja suorituskykyinen, niin miten tietokoneen resurssit tulisi tarjota ohjelmoijalle,

Ongelma(t): Jotta tietokone olisi mahdollisimman yleiskäyttöinen ja suorituskykyinen, niin miten tietokoneen resurssit tulisi tarjota ohjelmoijalle, Ongelma(t): Jotta tietokone olisi mahdollisimman yleiskäyttöinen ja suorituskykyinen, niin miten tietokoneen resurssit tulisi tarjota ohjelmoijalle, sovellusohjelmille ja käyttäjille? 2012-2013 Lasse Lensu

Lisätiedot

materiaalitarvelaskenta

materiaalitarvelaskenta L u e n t o Yrityksen suunnittelussa eri tasoja Tuotannonsuunnittelu ja materiaalitarvelaskenta Luennon sisältö Tuotannonsuunnittelu aika vähenee Strategiset päätökset Luennot 1-9 Karkea tuotannonsuunnittelu

Lisätiedot

Kon Konepajojen tuotannonohjaus: ILOG CPLEX Studion käyttö

Kon Konepajojen tuotannonohjaus: ILOG CPLEX Studion käyttö Kon-15.4199 Konepajojen tuotannonohjaus: ILOG CPLEX Studion käyttö 22.1.2016 Harjoituksessa 1. Varmistetaan että kaikilla on pari! Ilmoittautukaa oodissa etukäteen! 2. Tutustutaan ensimmäiseen tehtävään

Lisätiedot

Tuotannonsuunnittelu ja materiaalitarvelaskenta

Tuotannonsuunnittelu ja materiaalitarvelaskenta L u e n t o Tuotannonsuunnittelu ja materiaalitarvelaskenta Luennon sisältö Tuotannonsuunnittelu Materiaalitarvesuunnittelu Yrityksen suunnittelussa eri tasoja Strategiset päätökset Luennot 1-9 aika vähenee

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 13 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 13 Ti 30.4.2019 Timo Männikkö Luento 13 Simuloitu jäähdytys Merkkijonon sovitus Horspoolin algoritmi Ositus ja rekursio Rekursion toteutus Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento 13 Ti 30.4.2019

Lisätiedot

Kuntatuottavuuden ja tuloksellisuuden käsitteet. Versio

Kuntatuottavuuden ja tuloksellisuuden käsitteet. Versio Kuntatuottavuuden ja tuloksellisuuden käsitteet Versio 6.7.2012 Johdantoa kuntatuottavuuden ja tuloksellisuuden käsitteisiin Käsitemäärittelyssä tavoitteena selkeys, johdonmukaisuus ja käytettävyys, ei

Lisätiedot

LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPISTO Teknistaloudellinen tiedekunta LUT Tuotantotalous

LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPISTO Teknistaloudellinen tiedekunta LUT Tuotantotalous LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPISTO Teknistaloudellinen tiedekunta LUT Tuotantotalous Diplomityön tekijä: Antti Miettinen ULKOMAALAISLUPAPROSESSIN LÄPÄISYAIKOJEN HALLINTA POLIISILAITOKSELLA Työn tarkastajat:

Lisätiedot

Tilaajien rooli virtaustehokkuuden kehittämisessä

Tilaajien rooli virtaustehokkuuden kehittämisessä Tilaajien rooli virtaustehokkuuden kehittämisessä 15.11.2016 1 Mahdollisuus Valmistavan tuotannon tehokkuus on yli kolminkertaistunut rakentamiseen verrattuna Etumatka voidaan kuoroa tuomalla työmaalle

Lisätiedot

materiaalitarvelaskenta

materiaalitarvelaskenta L u e n t o Tuotannonsuunnittelu ja materiaalitarvelaskenta Luennon sisältö Tuotannonsuunnittelu Materiaalitarvesuunnittelu Viikkotasoinen tuotantosuunnitelma - hypoteettinen case - TUTA 17 Luento 15 7

Lisätiedot

Uolevin reitti. Kuvaus. Syöte (stdin) Tuloste (stdout) Esimerkki 1. Esimerkki 2

Uolevin reitti. Kuvaus. Syöte (stdin) Tuloste (stdout) Esimerkki 1. Esimerkki 2 Uolevin reitti Kuvaus Uolevi on ruudukon vasemmassa ylänurkassa ja haluaisi päästä oikeaan alanurkkaan. Uolevi voi liikkua joka askeleella ruudun verran vasemmalle, oikealle, ylöspäin tai alaspäin. Lisäksi

Lisätiedot

HARJOITUS- PAKETTI E

HARJOITUS- PAKETTI E Logistiikka A35A00310 Tuotantotalouden perusteet HARJOITUS- PAKETTI E (6 pistettä) TUTA 17 Luento 18 Jonojen hallinta Hamburger Restaurant Pinball Wizard 1 piste Benny s Arcade 1/4 Luento 19 Projektin

Lisätiedot

j n j a b a c a d b c c d m j b a c a d a c b d c c j

j n j a b a c a d b c c d m j b a c a d a c b d c c j TEKNILLINEN KORKEAKOULU Tietoliikenne- ja tietoverkkotekniikan laitos S-38.115 Liikenneteorian perusteet, Kevät 2008 Demonstraatiot Luento 12 29.2.2008 D12/1 Tarkastellaan verkkoa, jossa on solmua ja linkkiä.

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 2 To Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 2 To Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 2 To 14.3.2019 Timo Männikkö Luento 2 Tietorakenteet Lineaarinen lista, binääripuu Prioriteettijono Kekorakenne Keko-operaatiot Keon toteutus taulukolla Algoritmit 2 Kevät 2019 Luento

Lisätiedot

Joonas Haapala Ohjaaja: DI Heikki Puustinen Valvoja: Prof. Kai Virtanen

Joonas Haapala Ohjaaja: DI Heikki Puustinen Valvoja: Prof. Kai Virtanen Hävittäjälentokoneen reitin suunnittelussa käytettävän dynaamisen ja monitavoitteisen verkko-optimointitehtävän ratkaiseminen A*-algoritmilla (valmiin työn esittely) Joonas Haapala 8.6.2015 Ohjaaja: DI

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 4 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 4 Ke Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 4 Ke 18.1.2017 Timo Männikkö Luento 4 Tietorakenteet Pino Pinon toteutus Jono Jonon toteutus Lista Listaoperaatiot Algoritmit 1 Kevät 2017 Luento 4 Ke 18.1.2017 2/29 Pino Pino, stack,

Lisätiedot

Tuotannon perustyypit

Tuotannon perustyypit L u e n t o Tuotantoprosessit Tuotannon perustyypit Luennot 1 ja 2 Tavoitteena ihmisten tarpeiden täyttäminen Tarpeet täytetään tuottamalla tuotteita ja palveluja Luennon sisältö Prosessisuunnittelu Luennot

Lisätiedot

811312A Tietorakenteet ja algoritmit II Perustietorakenteet

811312A Tietorakenteet ja algoritmit II Perustietorakenteet 811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2017-2018 II Perustietorakenteet Sisältö 1. Johdanto 2. Pino 3. Jono 4. Lista 811312A TRA, Perustietorakenteet 2 II.1. Johdanto Tietorakenne on tapa, jolla algoritmi

Lisätiedot

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 22.06.2015 17:11 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 25

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 22.06.2015 17:11 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 25 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 25 Maanantai 10.08. Tiistai 11.08. Keskiviikko 12.08. Torstai 13.08. Perjantai 14.08. Lauantai 15.08. Sunnuntai 16.08. 10:15 Työskentely puutarha-alalla

Lisätiedot

Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A), yhteensä 24 pistettä menetelmäpainotteinen (osa B), yhteensä 36 pistettä

Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A), yhteensä 24 pistettä menetelmäpainotteinen (osa B), yhteensä 36 pistettä 35A010 Tuotanto- ja materiaalitalous Helsingin Kauppakorkeakoulu 1. Lopputentti 3.12.2004 Mikko Tarkkala Suku- ja etunimi: Opiskelijanumero: Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A), yhteensä 24 pistettä

Lisätiedot

Tuotannon perustyypit

Tuotannon perustyypit L u e n t o Kaikkea ei voi tuottaa samalla tavalla Tuotannon perustyypit Luennon sisältö Prosessisuunnittelu TUTA 16 Luento 4 4 Tuotantoprosessit erilaiset tuotokset vaativat erilaisia tapoja Luennot 1

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 7 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 7 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 7 Ti 4.4.2017 Timo Männikkö Luento 7 Joukot Joukko-operaatioita Joukkojen esitystapoja Alkiovieraat osajoukot Toteutus puurakenteena Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 7 Ti 4.4.2017 2/26

Lisätiedot

Megaprojekti pysyi aikataulussa. Totta vai tarua?

Megaprojekti pysyi aikataulussa. Totta vai tarua? Megaprojekti pysyi aikataulussa. Totta vai tarua? Megaprojekti mikä? Lähde: https://en.wikipedia.org/wiki/megaproject 2 Megaprojekti miksi? Lähde: https://en.wikipedia.org/wiki/megaproject 3 Megaprojekti

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 2 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 2 Ke Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 2 Ke 15.3.2017 Timo Männikkö Luento 2 Tietorakenteet Lineaarinen lista, binääripuu Prioriteettijono Kekorakenne Keko-operaatiot Keon toteutus taulukolla Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento

Lisätiedot

Turvallista viestintää puheentunnistuksella. Helmo Peuranen, Enfo

Turvallista viestintää puheentunnistuksella. Helmo Peuranen, Enfo Turvallista viestintää puheentunnistuksella Helmo Peuranen, Enfo Taustatietoja puheentunnistuksesta MIKSI EI KÄYTÖSSÄ: - Vähän tarjontaa (markkina-alueen koko) - Markkinointi- / yritysjohto kammonnut IVR

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 10 Ke Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 10 Ke Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 10 Ke 14.2.2018 Timo Männikkö Luento 10 Algoritminen ongelmanratkaisu Suunnittelumenetelmät Raaka voima Järjestäminen eli lajittelu Kuplalajittelu Lisäyslajittelu Valintalajittelu Permutaatiot

Lisätiedot

8 Yritys kilpailullisilla markkinoilla (Mankiw & Taylor, Ch 14)

8 Yritys kilpailullisilla markkinoilla (Mankiw & Taylor, Ch 14) 8 Yritys kilpailullisilla markkinoilla (Mankiw & Taylor, Ch 14) Markkinat ovat kilpailulliset silloin, kun siellä on niin paljon yrityksiä, että jokainen pitää markkinoilla määräytyvää hintaa omista toimistaan

Lisätiedot

Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A) yhteensä 24 pistettä menetelmäpainotteinen (osa B), yhteensä 36 pistettä

Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A) yhteensä 24 pistettä menetelmäpainotteinen (osa B), yhteensä 36 pistettä 35A010 Tuotanto- ja materiaalitalous Helsingin kauppakorkeakoulu 1. Lopputentti 9.12.2000 Mikko Tarkkala Suku- ja etunimi Opintokirjan numero: Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A) yhteensä 24

Lisätiedot

Skedulerisimulaattorin implementointi fysiikkatöille ja sen matemaattinen validointi

Skedulerisimulaattorin implementointi fysiikkatöille ja sen matemaattinen validointi Skedulerisimulaattorin implementointi fysiikkatöille ja sen matemaattinen validointi 24.01.2011 Ohjaaja: Tapio Niemi Valvoja: Harri Ehtamo Tausta ja työn tavoite Työ tehtiin Helsinki Institute of Physics:ille,

Lisätiedot

KLO MAANANTAI 9.9 KLO TIISTAI 10.9 KLO KESKIVIIKKO 11.9 KLO TORSTAI koulut varaa koulut varaa koulut varaa koulut varaa

KLO MAANANTAI 9.9 KLO TIISTAI 10.9 KLO KESKIVIIKKO 11.9 KLO TORSTAI koulut varaa koulut varaa koulut varaa koulut varaa JÄÄHALLIN KÄYTTÖVUOROT 2019-2020 vko 37 Omatalo ICE pvm 9.9-15.9 KLO MAANANTAI 9.9 KLO TIISTAI 10.9 KLO KESKIVIIKKO 11.9 KLO TORSTAI 12.9 15.00-16.15 Yleisö/mailaton (2) 15.30-16.30 IITA (5,6) 15.00-16.15

Lisätiedot

Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A) yhteensä 24 pistettä menetelmäpainotteinen (osa B), yhteensä 36 pistettä

Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A) yhteensä 24 pistettä menetelmäpainotteinen (osa B), yhteensä 36 pistettä 35A010 Tuotanto- ja materiaalitalous Helsingin kauppakorkeakoulu 1. Lopputentti 7.12.2001 Mikko Tarkkala Suku- ja etunimi Opintokirjan numero: Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A) yhteensä 24

Lisätiedot

Malliratkaisut Demot

Malliratkaisut Demot Malliratkaisut Demot 5 10.4.2017 Tehtävä 1 x 2 7 0,7 9,8 6 5 4 x 1 x 2 7 x 1 x 2 1 3 2 x 1 0 4,3 x 1 9 1 0,0 x 2 0 9,0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x 1 Kuva 1: Tehtävän 1 sallittu joukko S Optimointitehtävän sallittu

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 3 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 3 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 3 Ti 21.3.2017 Timo Männikkö Luento 3 Järjestäminen eli lajittelu Kekorakenne Kekolajittelu Hajautus Yhteentörmäysten käsittely Ketjutus Algoritmit 2 Kevät 2017 Luento 3 Ti 21.3.2017

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 9 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 9 Ti Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 9 Ti 7.2.2017 Timo Männikkö Luento 9 Graafit ja verkot Kaaritaulukko, bittimatriisi, pituusmatriisi Verkon lyhimmät polut Floydin menetelmä Lähtevien ja tulevien kaarien listat Forward

Lisätiedot

Varastonhallinnan optimointi

Varastonhallinnan optimointi Varastonhallinnan optimointi Timo Ranta Tutkijatohtori TTY Porin laitos OPTIMI 4.6.215 Peruskysymykset Kuinka paljon tilataan? Milloin tilataan? 2 (46) Kustannuksia Tavaran hinta Varastointikustannukset

Lisätiedot

Algoritmit 2. Luento 3 Ti Timo Männikkö

Algoritmit 2. Luento 3 Ti Timo Männikkö Algoritmit 2 Luento 3 Ti 20.3.2018 Timo Männikkö Luento 3 Järjestäminen eli lajittelu Kekorakenne Kekolajittelu Hajautus Yhteentörmäysten käsittely Ketjutus Algoritmit 2 Kevät 2018 Luento 3 Ti 20.3.2018

Lisätiedot

Päätöksentekomenetelmät

Päätöksentekomenetelmät L u e n t o Hanna Virta / Liikkeenjohdon systeemit Päätöksentekomenetelmät Luennon sisältö Johdanto päätöksentekoon Päätöksenteko eri tilanteissa Päätöspuut Päätösongelmia löytyy joka paikasta Päästökauppa:

Lisätiedot

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 22.06.2015 16:27 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 0

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 22.06.2015 16:27 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 0 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 0 Maanantai 10.08. Tiistai 11.08. Keskiviikko 12.08. Torstai 13.08. Perjantai 14.08. Lauantai 15.08. Sunnuntai 16.08. 34/2015 (1. jakso) 17. - 23.08.2015

Lisätiedot

Ajankäytön suunnittelu opiskelussa. SCI-A0000 Johdatus opiskeluun Susanna Reunanen 29.10.2015

Ajankäytön suunnittelu opiskelussa. SCI-A0000 Johdatus opiskeluun Susanna Reunanen 29.10.2015 Ajankäytön suunnittelu opiskelussa SCI-A0000 Johdatus opiskeluun Susanna Reunanen 29.10.2015 Sisältö Ajankäytön suunnittelu Ajankäytön vinkkejä Esimerkkejä ajankäytön suunnitteluun Linkkejä 30.10.2015

Lisätiedot

1. Palvelujen toimivuus

1. Palvelujen toimivuus VUOSITILASTO 2012 1. Palvelujen toimivuus Kriittiset Talous- Ero Toteumenestystekijät Tilin- Tilin- Muutos suunni- tavoit- tumis- Mittarit päätös päätös 12/11 telma teesta aste 2011 2012 (%) 2012 (määrä)

Lisätiedot

Tuotannon perustyypit

Tuotannon perustyypit L u e n t o Tuotannon perustyypit Luennon sisältö K&R: soveltaen kpl 3 4 Prosessisuunnittelu Tuotannon perustyypit Prosessisuunnittelu Tuotantoprosessit Tavoitteena ihmisten tarpeiden täyttäminen Luennot

Lisätiedot

JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS KURSSIN PERUSTIEDOT VALINNAINEN AINEOPINTOTASOINEN KURSSI, 5 OP PERIODI 3: 16.1.2017-3.3.2016 (7 VIIKKOA+KOE) LUENNOT (CK112): MA 14-16, TI 14-16 LASKUHARJOITUKSET: RYHMÄ

Lisätiedot

Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1

Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1 Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1 Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 2 Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Ari Korhonen Tietorakenteet ja algoritmit - syksy 2015 1. JOHDANTO 1.1 Määritelmiä

Lisätiedot

Päätöksentekomenetelmät

Päätöksentekomenetelmät L u e n t o Päätöksentekomenetelmät Luennon sisältö Hanna Virta / Liikkeenjohdon systeemit Johdanto päätöksentekoon Päätöksenteko eri tilanteissa Päätöspuut Johdanto päätöksentekoon Päätösongelmia löytyy

Lisätiedot

TV08S1E(CD) Mediatekniikan koulutusohjelma, S08, ryhmät C & 15.9. - 21.9.

TV08S1E(CD) Mediatekniikan koulutusohjelma, S08, ryhmät C & 15.9. - 21.9. TV08SE(CD) Mediatekniikan koulutusohjelma, S08, ryhmät C & 5.9. - 2.9. maanantai 5.9. tiistai 6.9. keskiviikko 7.9. torstai 8.9. perjantai 9.9. lauantai 20.9. XX00AA0 TV Orient.opinn.. Merenti-Välimäki

Lisätiedot

Itsetuntemusta parhaimmillaan. Energiaa Enneagrammista Espanjassa. 33580!Tampere! www.careone.fi!

Itsetuntemusta parhaimmillaan. Energiaa Enneagrammista Espanjassa. 33580!Tampere! www.careone.fi! Itsetuntemusta parhaimmillaan Energiaa Enneagrammista Espanjassa Care One Oy Karkonmäenkatu15B info@careone.fi 33580Tampere www.careone.fi Itsetuntemusta parhaimmillaan Energiaa Enneagrammista Espanjassa

Lisätiedot

Toimitusketjun hallinnan uudet kehityssuunnat. Mikko Kärkkäinen Tammiseminaari 2015

Toimitusketjun hallinnan uudet kehityssuunnat. Mikko Kärkkäinen Tammiseminaari 2015 1 Toimitusketjun hallinnan uudet kehityssuunnat Mikko Kärkkäinen Tammiseminaari 2015 2 Toimitusketjun suunnittelun uudet tuulet Muistinvarainen laskenta mullistaa toimitusketjun suunnittelun Välitön näkyvyys

Lisätiedot

Trafficars - Ruuhkaara

Trafficars - Ruuhkaara 760104 Trafficars - Ruuhkaara 2 5 pelaajaa Ikäsuositus 5+, 8+ Peliaika 10 15 minuuttia Pelipaketin sisältö 50 autokorttia 12 erikoiskorttia ohjevihko Pelissä: Opitaan liikkumaan lukualueella 0 50. Harjoitellaan

Lisätiedot

Uusilla konsepteilla oikeanlaisia palveluita Helsinkiin

Uusilla konsepteilla oikeanlaisia palveluita Helsinkiin Uusilla konsepteilla oikeanlaisia palveluita Helsinkiin Heli Rantanen, projektipäällikkö heli.k.rantanen@hel.fi 6Aika Avoin asiakkuus ja osallisuus Helsingin kaupunki HELSINKI 310 ASIAKASPALVELUMALLI KÄYTTÄJÄ-

Lisätiedot

Ennustamisesta suunnitteluun Mitä jos

Ennustamisesta suunnitteluun Mitä jos Ennustamisesta suunnitteluun Mitä jos RELEX - Toimitusketjunhallinnan seminaari 2014 22.1.2014 Mikko Kärkkäinen RELEX Oy Mitä ennustaminen on? Ennustaminen on suunnitelman kääntämistä toimintaohjeeksi:

Lisätiedot

Luento 1: Optimointimallin muodostaminen; optimointitehtävien luokittelu

Luento 1: Optimointimallin muodostaminen; optimointitehtävien luokittelu Luento 1: Optimointimallin muodostaminen; optimointitehtävien luokittelu Merkintöjä := vasen puoli määritellään oikean puolen lausekkeella s.e. ehdolla; siten että (engl. subject to, s.t.) on voimassa

Lisätiedot

811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta kurssin alkuosasta

811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta kurssin alkuosasta 811312A Tietorakenteet ja algoritmit 2017-2018 Kertausta kurssin alkuosasta II Perustietorakenteet Pino, jono ja listat tunnettava Osattava soveltaa rakenteita algoritmeissa Osattava päätellä operaatioiden

Lisätiedot

Y56 Laskuharjoitukset 4 Palautus viim. ti klo (luennolla!) Opiskelijan nimi. Opiskelijanumero

Y56 Laskuharjoitukset 4 Palautus viim. ti klo (luennolla!) Opiskelijan nimi. Opiskelijanumero Y56 Kevät 2010 1 Y56 Laskuharjoitukset 4 Palautus viim. ti 30.3. klo 12-14 (luennolla!) Opiskelijan nimi Opiskelijanumero Harjoitus 1. Tuotantoteknologia Tavoitteena on oppia hahmottamaan yrityksen tuotantoa

Lisätiedot

ALGORITMIT 1 DEMOVASTAUKSET KEVÄT 2012

ALGORITMIT 1 DEMOVASTAUKSET KEVÄT 2012 ALGORITMIT 1 DEMOVASTAUKSET KEVÄT 2012 1.1. (a) Jaettava m, jakaja n. Vähennetään luku n luvusta m niin kauan kuin m pysyy ei-negatiivisena. Jos jäljelle jää nolla, jaettava oli tasan jaollinen. int m,

Lisätiedot

Tahtiaikatuotanto I.S. Mäkinen Oy:n Hyttiremontoinnissa

Tahtiaikatuotanto I.S. Mäkinen Oy:n Hyttiremontoinnissa Tahtiaikatuotanto I.S. Mäkinen Oy:n Hyttiremontoinnissa RAIN Työpaja Aleksi Heinonen 19.4.2016 Miten Lean Manufacturing prosesseja voidaan soveltaa toiseen teollisuuteen? Menetelmiä ja työkaluja on vaikeaa

Lisätiedot

Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A), yhteensä 24 pistettä menetelmäpainotteinen (osa B), yhteensä 36 pistettä

Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A), yhteensä 24 pistettä menetelmäpainotteinen (osa B), yhteensä 36 pistettä 35A010 Tuotanto- ja materiaalitalous Helsingin Kauppakorkeakoulu 1. Lopputentti 3.12.2003 Mikko Tarkkala Suku- ja etunimi: Opintokirjan numero: Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A), yhteensä 24

Lisätiedot

Etelä-Savon luomulogistiikan nykyinen malli. 6.3.2014 Suvi Leinonen

Etelä-Savon luomulogistiikan nykyinen malli. 6.3.2014 Suvi Leinonen Etelä-Savon luomulogistiikan nykyinen malli 6.3.2014 Suvi Leinonen S Etelä-Savon luomulogistiikan nykyinen malli - Lihantuottajat S Hankkeen lihantuottajat, naudat ja lampaat http://maps.yandex.com/? um=o3klinp0z0xkjxbusmk89pix_o1hipgq&l=map

Lisätiedot

L u e n t o. Tilasuunnittelu. Luennon sisältö. Tilasuunnittelun tasot ja tavoitteet Process layout Product layout Muut tilaratkaisut

L u e n t o. Tilasuunnittelu. Luennon sisältö. Tilasuunnittelun tasot ja tavoitteet Process layout Product layout Muut tilaratkaisut L u e n t o Tilasuunnittelu Luennon sisältö Tilasuunnittelun tasot ja tavoitteet Process layout Product layout Muut tilaratkaisut Tilasuunnittelun tasot ja tavoitteet Mistä tilasuunnittelussa on karrikoiden

Lisätiedot

Voiman hyödyt ASIAKKAIDEN AKTIIVISTA ARKEA JA HENKILÖKUNNAN TYÖHYVINVOINTIA TUKEVA TYÖVUOROSUUNNITTELU

Voiman hyödyt ASIAKKAIDEN AKTIIVISTA ARKEA JA HENKILÖKUNNAN TYÖHYVINVOINTIA TUKEVA TYÖVUOROSUUNNITTELU Voiman hyödyt ASIAKKAIDEN AKTIIVISTA ARKEA JA HENKILÖKUNNAN TYÖHYVINVOINTIA TUKEVA TYÖVUOROSUUNNITTELU MARI SALONEN Tausta Hoitoalan henkilöstön hyvinvoinnin edistäminen on suuri haaste heidän työnsä ollessa

Lisätiedot

Algoritmit 1. Luento 10 Ke 11.2.2015. Timo Männikkö

Algoritmit 1. Luento 10 Ke 11.2.2015. Timo Männikkö Algoritmit 1 Luento 10 Ke 11.2.2015 Timo Männikkö Luento 10 Algoritminen ongelman ratkaisu Suunnittelumenetelmät Raaka voima Järjestäminen eli lajittelu Kuplalajittelu Väliinsijoituslajittelu Valintalajittelu

Lisätiedot

Digiajan menestyksekäs toimitusketju / Expak Materiaalivirtojen ohjaus ja optimointi Caset - Vilpe Oy, Airam Electric Oy Ab

Digiajan menestyksekäs toimitusketju / Expak Materiaalivirtojen ohjaus ja optimointi Caset - Vilpe Oy, Airam Electric Oy Ab Etelä Digiajan menestyksekäs toimitusketju 24.10.2018 / Expak Materiaalivirtojen ohjaus ja optimointi Caset - Vilpe Oy, Airam Electric Oy Ab Expak Systems Oy Tommi Hyyrynen WWW.EXPAK.FI Suomen Osto- ja

Lisätiedot

Projektin aikataulutus

Projektin aikataulutus Projektin aikataulutus Aikataulutuksen tehtävät Suunnittelutarkkuus & tehtävien kestojen arviointi PERT-tekniikka CPA/CPM kriittisen polun analyysi Resurssirajoituksen huomioiminen, resurssien tasaus Critical

Lisätiedot

Tuotantotalouden 25 op sivuaine

Tuotantotalouden 25 op sivuaine Tuotantotalouden 25 op sivuaine Tuotantotalous 25 op Mitä? teknistä osaamista, taloustieteiden menetelmiä sekä ymmärrystä ihmisen käyttäytymisestä tavoitteena tuottavuuden, laadun ja työhyvinvoinnin parantaminen

Lisätiedot

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 22.06.2015 16:11 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 0

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 22.06.2015 16:11 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 0 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 0 Maanantai 10.08. Tiistai 11.08. Keskiviikko 12.08. Torstai 13.08. Perjantai 14.08. Lauantai 15.08. Sunnuntai 16.08. 34/2015 (1. jakso) 17. - 23.08.2015

Lisätiedot

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 23.06.2015 15:53 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 25

Ahlmanin ammattiopisto, Tampere 23.06.2015 15:53 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 25 33/2015 (1. jakso) 10. - 16.08.2015 Viikkotuntimäärä: 25 Maanantai 10.08. Tiistai 11.08. Keskiviikko 12.08. Torstai 13.08. Perjantai 14.08. Lauantai 15.08. Sunnuntai 16.08. asiakaspalvelu MATap1 Terveydenhoitajainfo

Lisätiedot

Vaikuttaako kokonaiskysyntä tuottavuuteen?

Vaikuttaako kokonaiskysyntä tuottavuuteen? Vaikuttaako kokonaiskysyntä tuottavuuteen? Jussi Ahokas Itä-Suomen yliopisto Sayn laki 210 vuotta -juhlaseminaari Esityksen sisällys Mitä on tuottavuus? Tuottavuuden määritelmä Esimerkkejä tuottavuudesta

Lisätiedot

Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A), yhteensä 24 pistettä menetelmäpainotteinen (osa B), yhteensä 36 pistettä

Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A), yhteensä 24 pistettä menetelmäpainotteinen (osa B), yhteensä 36 pistettä 35A00110 Tuotantotalous Helsingin kauppakorkeakoulu 1. Lopputentti 10.5.2006 Mikko Tarkkala Suku- ja etunimi: Opiskelijanumero: Tentissä on kaksi osiota: kirjallinen (osa A), yhteensä 24 pistettä menetelmäpainotteinen

Lisätiedot

2 Kuinka montaa suoritusmittaria toimipaikassa seurattiin vuosina 2011 ja 2016?

2 Kuinka montaa suoritusmittaria toimipaikassa seurattiin vuosina 2011 ja 2016? Osa A Johtaminen 1 Mikä seuraavista kuvaa parhaiten toimipaikassa tehtyjä toimenpiteitä, kun tuotannossa havaittiin ongelma vuosina 2011 ja 2016? Esimerkki: laadullisen vian löytäminen tuotteesta tai koneiston

Lisätiedot

Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari Korhonen

Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari Korhonen Tietorakenteet ja algoritmit Johdanto Lauri Malmi / Ari 1 1. JOHDANTO 1.1 Määritelmiä 1.2 Tietorakenteen ja algoritmin valinta 1.3 Algoritmit ja tiedon määrä 1.4 Tietorakenteet ja toiminnot 1.5 Esimerkki:

Lisätiedot

Johdatus verkkoteoriaan 4. luento

Johdatus verkkoteoriaan 4. luento Johdatus verkkoteoriaan 4. luento 28.11.17 Viikolla 46 läpikäydyt käsitteet Viikolla 47 läpikäydyt käsitteet Verkko eli graafi, tasoverkko, solmut, välit, alueet, suunnatut verkot, isomorfiset verkot,

Lisätiedot

Ohjelmistoprojektien hallinta Tuloksen arvo menetelmä ja toimintoverkkotekniikka

Ohjelmistoprojektien hallinta Tuloksen arvo menetelmä ja toimintoverkkotekniikka Ohjelmistoprojektien hallinta Tuloksen arvo menetelmä ja toimintoverkkotekniikka Tuloksen arvo - menetelmä TAVOITE: YMMÄRTÄÄ menetelmän hyödyt projektin seurannassa Tähän mennessä on rahaa projektiin mennyt

Lisätiedot

A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä.

A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä. Esimerkki otteluvoiton todennäköisyys A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä. Yksittäisessä pelissä A voittaa todennäköisyydellä p ja B todennäköisyydellä q =

Lisätiedot

Äärellisten automaattien ja säännöllisten lausekkeiden minimointi

Äärellisten automaattien ja säännöllisten lausekkeiden minimointi Äärellisten automaattien ja säännöllisten lausekkeiden minimointi Timi Suominen, Riia Ohtamaa ja Pessi Moilanen Helsinki..01 HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos Äärellisten automaattien

Lisätiedot

Lineaarinen optimointi

Lineaarinen optimointi L u e n t o Tuotevalikoimapäätökset Lineaarinen optimointi Luennon sisältö LP:n perusteet Mallien ratkaiseminen Kuinka paljon kahta tuotetta (A ja B) tulisi valmistaa seuraavan kuukauden tuoton maksimoimiseksi,

Lisätiedot

SIPOC ja Arvovirtakartta työskentely - Ohje

SIPOC ja Arvovirtakartta työskentely - Ohje SIPOC ja Arvovirtakartta työskentely - Ohje 1. Riittävän aihealueen osaamistason varmistaminen. Käsitteiden ja työkalujen esittely Asiakasarvo ja prosessitehokkuus SIPOC Arvovirtakartta. Työkalujen käyttöohjeet

Lisätiedot

Mikä tekee tuotantojärjestelmästä taloudellisen?

Mikä tekee tuotantojärjestelmästä taloudellisen? Käsikirjoitus: Mikael Öhman Mikä tekee tuotantojärjestelmästä taloudellisen? Tuotantojärjestelmän taloudellisuus mielletään helposti tuottavuuteen liittyvänä ominaisuutena. Liukuhihna, jolta valmistuu

Lisätiedot

Lappeenrannan teknillinen yliopisto Lahden yksikkö

Lappeenrannan teknillinen yliopisto Lahden yksikkö Lappeenrannan teknillinen yliopisto Lahden yksikkö SAKE 2.0 Suorituskyyn analysointi järjestelmä Tunnuslukujen hyäksikäyttö SAKE 2.0 Suorituskyyn analysointijärjestelmä Tunnuslukujen hyäksikäyttö Siu 1

Lisätiedot

Mat Lineaarinen ohjelmointi

Mat Lineaarinen ohjelmointi Mat-.34 Lineaarinen ohjelmointi 9..7 Luento Kokonaislukuoptimoinnin algoritmeja (kirja.-.) Lineaarinen ohjelmointi - Syksy 7 / Luentorunko Gomoryn leikkaava taso Branch & Bound Branch & Cut Muita menetelmiä

Lisätiedot